HBM4E-Speicherproben für KI-Infrastrukturen der nächsten Generation

Samsung Electronics hat mit der Auslieferung von Proben seines 12-lagigen HBM4E-High-Bandwidth-Memorys an große internationale Kunden begonnen und erweitert damit seine Roadmap für KI-Speicher und Hyperscale-Computing-Infrastrukturen. Die neue HBM4E-Plattform steigert Speicherbandbreite, Speicherdichte und thermische Effizienz gegenüber der vorherigen HBM4-Generation und adressiert die wachsenden Anforderungen großer Sprachmodelle, KI-Beschleuniger und Rechenzentren der nächsten Generation.

Die Ankündigung folgt auf die frühere Serienproduktion und kommerzielle Einführung von HBM4 durch Samsung im Jahr 2026. Mit HBM4E richtet sich das Unternehmen auf zunehmend anspruchsvolle KI-Workloads aus, die höhere Speicherleistung, geringeren Energieverbrauch und verbesserte Wärmeableitung erfordern.

12-lagige HBM-Architektur steigert Bandbreite und Speicherdichte
Samsung bietet HBM4E zunächst in einer 12-lagigen Ausführung mit einer Kapazität von 48 GB pro Speicherstapel an. Nach Angaben des Unternehmens entspricht dies einer Kapazitätssteigerung von mehr als 30 % gegenüber der vorherigen Generation. Zusätzlich sind Varianten mit 32 GB in einer 8-Lagen-Konfiguration sowie mit 64 GB in einer 16-Lagen-Konfiguration geplant.

Der Speicher erreicht stabile Pin-Geschwindigkeiten von 14 Gbit/s, die je nach Systemimplementierung auf bis zu 16 Gbit/s skaliert werden können. Laut Samsung entspricht dies einer Leistungssteigerung von mehr als 20 % gegenüber der HBM4-Plattform. Die gesamte Speicherbandbreite erreicht bis zu 3,6 TB/s pro Stapel und unterstützt damit die Datenverarbeitungsanforderungen großer Sprachmodelle, KI-Trainingssysteme und High-Performance-Computing-Anwendungen.

High-Bandwidth-Memory-Technologien werden zunehmend zusammen mit KI-Beschleunigern und Grafikprozessoren eingesetzt, da sie deutlich höhere Datendurchsätze als herkömmlicher Server-DRAM ermöglichen und gleichzeitig die Latenz zwischen Speicher und Recheneinheiten reduzieren.

Fortschrittliche DRAM- und Foundry-Technologien verbessern die Fertigung
Die HBM4E-Plattform kombiniert Samsungs DRAM-Technologie der sechsten 10-nm-Klasse, bekannt als 1c-DRAM, mit einem 4-nm-Logik-Basis-Die aus der Samsung Foundry. Nach Angaben des Unternehmens verbessert diese Kombination Prozessstabilität, Fertigbarkeit und Ausbeute.

Die Architektur basiert auf Technologien, die bereits bei der Produktion von HBM4 eingesetzt wurden, und ermöglicht Optimierungen sowohl in den Speicher- als auch in den Logikschichten.

Samsung erklärt, dass die koordinierte Optimierung des Speicherstapels, der Basis-Die-Architektur und der Packaging-Struktur zu höherer Betriebseffizienz und verbesserter thermischer Leistung beiträgt und gleichzeitig die steigenden Bandbreitenanforderungen moderner KI-Systeme unterstützt.

Energieeffizienz und thermische Leistung für KI-Rechenzentren
Samsung berichtet, dass fortschrittliche stromsparende Designtechnologien und Optimierungen im Packaging die Energieeffizienz gegenüber der vorherigen Generation um 16 % verbessern. Die thermischen Widerstandseigenschaften wurden zudem um mehr als 14 % verbessert, was die Wärmeabfuhr bei langanhaltenden KI-Workloads optimiert.

Da KI-Trainingscluster immer größer werden, gewinnt das Wärmemanagement zunehmend an Bedeutung für die Auslegung moderner Rechenzentren. High-Bandwidth-Memory-Systeme erzeugen erhebliche Wärmelasten, da sie mit sehr hohen Übertragungsraten arbeiten und gleichzeitig physisch nahe an KI-Prozessoren positioniert sind.

Die verbesserten thermischen Eigenschaften von HBM4E sollen eine höhere Langzeitzuverlässigkeit, geringere Kühlanforderungen und einen niedrigeren Energieverbrauch in Hyperscale-Rechenzentren ermöglichen.

HBM-Speicher gewinnt innerhalb von KI-Halbleiterökosystemen an Bedeutung
Nach Angaben von Sang Joon Hwang, Executive Vice President und Leiter der Speicherentwicklung bei Samsung Electronics, unterstreicht die Einführung von HBM4E die kontinuierlichen Investitionen des Unternehmens in fortschrittliche Speicherfertigung und Infrastruktur für den KI-Markt.

Samsung plant den Beginn der Serienproduktion von HBM4E nach Abschluss der Kundenqualifizierung und Systemoptimierung. Das Unternehmen erklärte, dass die Rückmeldungen internationaler Kunden zu HBM4 insbesondere hinsichtlich Leistung und Energieeffizienz positiv ausgefallen seien. HBM4 ging bereits Anfang 2026 in die Serienfertigung und erreichte bei System-in-Package-Tests Übertragungsraten von 11,7 Gbit/s.

Das breitere Halbleiterportfolio von Samsung umfasst Speichertechnologien, Foundry-Fertigung, Logikdesign und fortschrittliche Packaging-Technologien und ermöglicht eine engere Integration von Rechen- und Speicherarchitekturen für KI-Infrastrukturen.

Zusätzlicher Kontext: Diese Sektion enthält technische Spezifikationen und Wettbewerbsvergleiche, die nicht in der ursprünglichen Produktankündigung enthalten waren
HBM4E gehört zur neuesten Generation von High-Bandwidth-Memory-Technologien für KI-Beschleuniger, Grafikprozessoren und moderne Rechenzentrumsprozessoren. Die Technologie basiert auf gestapelten DRAM-Architekturen, die über Through-Silicon Vias (TSVs) verbunden sind und dadurch deutlich höhere Bandbreiten als konventionelle DDR-Speichersysteme ermöglichen.

Samsungs HBM4E erreicht bis zu 16 Gbit/s pro Pin sowie eine Bandbreite von 3,6 TB/s pro Speicherstapel, verglichen mit etwa 11,7 Gbit/s und 3,3 TB/s bei der vorherigen HBM4-Plattform. Die 48-GB-Konfiguration mit 12 Lagen erhöht zudem die Speicherdichte um mehr als 30 % gegenüber der Vorgängergeneration.

Zu den Wettbewerbern gehören HBM4E-Lösungen von SK hynix sowie HBM4-Produkte von Micron, die auf KI-Beschleuniger von Unternehmen wie NVIDIA, AMD und Google abzielen. Typische Vergleichsparameter in diesem Marktsegment sind Bandbreite pro Stapel, Übertragungsgeschwindigkeit, Speicherdichte, thermische Effizienz und Energieverbrauch.

Branchenanalysen zufolge hielt SK hynix Ende 2025 rund 57 % des weltweiten HBM-Marktes, gefolgt von Samsung mit 22 % und Micron mit 21 %. Die frühe Auslieferung von HBM4E-Proben stärkt Samsungs Position im Wettbewerb um zukünftige KI-Speicherdesigns und Rechenzentrumsplattformen.

Der Einsatz eines 4-nm-Logik-Basis-Die und der fortschrittlichen 1c-DRAM-Technologie spiegelt den Branchentrend zu einer engeren Integration von Speicher- und Logikfunktionen wider. Künftige KI-Beschleuniger werden voraussichtlich noch leistungsfähigere Speicherarchitekturen benötigen, da Modellgrößen und Rechenanforderungen in den Bereichen generative KI, Inferenzbeschleunigung und Cloud-Infrastruktur weiter zunehmen.

Bearbeitet von Sucithra Mani, Induportals-Redakteurin – adaptiert durch KI.

www.semiconductor.samsung.com